package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import io.lettuce.core.GeoSearch;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.geo.*;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;


    @Autowired
    private CacheClient cacheClient;
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透问题
        // 具体指的是：查询不存在的店铺id，缓存中不存在空值，数据库也不存在，导致每次查询都要查询数据库，影响性能
//        Shop shop = cacheClient
//        .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class,this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿
        // 具体指的是：查询存在的店铺id，缓存中不存在，数据库中存在，导致每次查询都要查询数据库，影响性能
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY,LOCK_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
        // 逻辑过期解决缓存击穿
//        Shop shop = cacheClient
//                .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY,LOCK_SHOP_KEY, id, Shop.class,this::getById, CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
        if(Objects.isNull(shop)){
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

    /**
     * 缓存穿透问题：查询不存在的店铺id，缓存中不存在空值，
     * 数据库也不存在，导致每次查询都要查询数据库，影响性能
     * @param id
     * @return
     */
    /*private Shop queryWithPassThrough(Long id){
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1.从redis查询
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断缓存是否命中
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            // 2.1缓存命中，直接返回店铺数据
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        if(shopJson != null){
            // 2.2缓存未命中，但是缓存中存在空值，返回NULL
            return null;
        }

        // 3.缓存未命中，查询数据库
        Shop shop = getById(id);

        if(Objects.isNull(shop)){
            // 3.1数据库中不存在，缓存空值，防止缓存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",1L,TimeUnit.MINUTES);
            // 3.2返回null
            return null;
        }
        // 4.数据库中存在，写入Redis，并返回店铺数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return shop;
        }*/

    /**
     * 利用互斥锁解决缓存击穿问题
     * @param id
     * @return
     */
    /*private Shop queryWithMutex(Long id){
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        Shop shop = null;
        String lockKey = null;
        try {
            // 1.从redis查询
            String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            // 2.判断缓存是否命中
            if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
                // 缓存命中，直接返回店铺数据
                return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            }
            // 3缓存未命中，但是缓存中存在空值，返回NULL
            if(shopJson != null){
                return null;
            }
            // 4.缓存未命中，尝试获取互斥锁
            lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
            if (!tryLock(lockKey)) {
                // 4.1.获取互斥锁失败，等待50毫秒后重试
               Thread.sleep(50);
               // 重试 -> 递归调用！
               return queryWithMutex(id);
            }
            // 4.2.情况1：直到获取互斥锁成功，查询数据库
            //     情况2：在休眠的过程中其他线程完成了数据重建（获取互斥锁，并更新缓存）此时线程直接返回缓存数据
            shop = getById(id);
            // 模拟重建的延迟
            Thread.sleep(200);
            if(Objects.isNull(shop)){
                // 5.缓存空值，防止缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",1L,TimeUnit.MINUTES);
                // 数据库中不存在，返回Null
                return null;
            }
            // 6.数据库中存在，写入Redis，并返回店铺数据
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 7.释放互斥锁 避免死锁！！
            unLock(lockKey);
        }
        return shop;
    }*/


    /**
     * 使用逻辑过期解决缓存击穿问题
     * 缓存击穿：大量请求同时查询一个恰好过期的热点数据，导致这些请求直接访问数据库，造成数据库压力过大
     * 解决方案：使用逻辑过期策略，当缓存过期时从数据库查询最新数据返回，同时通过互斥锁控制只有一个线程重建缓存
     * 
     * @param id 店铺ID
     * @return 店铺信息，如果不存在则返回null
     */
    /*private Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断缓存是否命中（为真返回空值，为假继续执行）
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3.缓存未命中，返回NULL
            return null;
        }
        // 4.命中
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        // 4.1把json反序列化为对象
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(redisData.getData());
        // 4.2反序列化店铺对象
        Shop shop = JSONUtil.toBean(jsonStr, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期（为真：未过期，为假：已过期）
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        // 5.2.已过期，需要缓存重建
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        // 6.1.获取互斥锁
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            // 取锁成功，缓存重建 （异步）
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{
                try{
                    //重建缓存
                    this.saveShopToRedis(id,20L);
                }catch (Exception e){
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    unLock(lockKey);
                }
            });

        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return shop;
    }*/

    /**
     * 利用逻辑过期解决缓存击穿问题
     * @param id
     * @param expireTime
     * @throws InterruptedException
     */
    /*public void saveShopToRedis(Long id, Long expireTime) throws InterruptedException {
        Shop shop = getById(id);
        Thread.sleep(200);
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        // 缓存数据设置过期时间
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireTime));
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }*/

    /**
     * 更新商铺信息
     * @param shop
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional
    public Result updateShop(Shop shop) {
        // 校验店铺id是否为空
        Long id = shop.getId();
        if (id == null){
            return Result.fail("店铺id不能为空!");
        }
        // 校验店铺是否存在
        Shop shopDB = getById(id);
        if (shopDB == null){
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }
        // 1.更新数据库
        updateById(shop);
        // 2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }
        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        // REDIS版本过低 使用GEORADIUS代替GEOSEARCH
        Circle within = new Circle(new Point(x, y), new Distance(5000));
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs()
                .includeDistance()
                .includeCoordinates()
                .sortAscending()
                .limit(end);

        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()
                .radius(key, within, args);

//        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()
//                .search(key,
//                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
//                        new Distance(5000, Metrics.MILES),
//                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = results.getContent();
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list().size());
        Map<String,Distance> distanceMap = new HashMap<>(list().size());
        content.stream().skip(from).forEach(r->{
            String shopIdStr = r.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            Distance distance = r.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr,distance);
        });
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        return Result.ok(shops);
    }
}
